Sử dụng thuật toán Entropy chéo và chọn mẫu Gibbs để ước lượng xác suất sự kiện hiếm

Trong nghiên cứu này, các mẫu mô phỏng Monte Carlo được khởi tạo bởi thuật toán chọn mẫu Gibbs quét tuần tự. Xác suất của sự kiện hiếm sẽ được ước lượng từ các mẫu mô phỏng này. Khi sử dụng phương pháp Monte Carlo đơn giản, để ước lượng được các xác suất rất bé của sự kiện hiếm thì cần phải tạo các...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Trần Văn Lý, Trần Văn Trọng, Nguyễn Dương Thanh Phú, Trà Đức Phô, Nguyễn Tử Thịnh
Format: Article
Language:Vietnamese
Published: Can Tho University Publisher 2020-06-01
Series:Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ
Subjects:
Online Access:https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/3783
Description
Summary:Trong nghiên cứu này, các mẫu mô phỏng Monte Carlo được khởi tạo bởi thuật toán chọn mẫu Gibbs quét tuần tự. Xác suất của sự kiện hiếm sẽ được ước lượng từ các mẫu mô phỏng này. Khi sử dụng phương pháp Monte Carlo đơn giản, để ước lượng được các xác suất rất bé của sự kiện hiếm thì cần phải tạo các mẫu mô phỏng có kích thước rất lớn, mất nhiều thời gian khởi tạo. Hạn chế này được cải thiện đáng kể khi phương pháp Entropy chéo đượcsử dụng kết hợp với thuật toán Gibbs để tạo các mẫu mô phỏng Monte Carlo. Với kỹ thuật đổi độ đo xác suất trong phương pháp Entropy chéo, các sự kiện hiếm sẽ xuất hiện trong mẫu mô phỏng với tần số cao hơn theo độ đo xác suất mới, nhờ đó không cần khởi tạo mẫu có kích thước quá lớn cũng có thể ước lượng tốt được xác suất của các sự kiện hiếm này khi trả ngược các kết quả tính toán về độ đo xác suất ban đầu.    
ISSN:1859-2333
2815-5599